假设正在解决新闻文章数据集的文档分类问题。 输入每个单词，单词以某种方式彼此关联。 当看到文章中的所有单词时，就会在文章结尾进行预测。...在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。 现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。...import csv import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.preprocessing.text import...Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from nltk.corpus import...然后将其拟合到密集的神经网络中进行分类。 用它们relu代替tahn功能，因为它们是彼此很好的替代品。 添加了一个包含6个单位并softmax激活的密集层。
在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。 在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。...「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...基于FasAI库和TPU硬件的图像分类 我们将在以下方面开展这项工作步骤： 1.选择硬件加速器 这里我们使用Google Colab来实现。...在下面的代码片段中，我们可以得到输出张量及其所属的类。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的，模型已经预测了输入图像的类标签，它属于“flower”类别。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
模型选择 本人相关文章： 逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR） 基于sklearn的LogisticRegression二分类实践 sklearn多类和多标签算法： Multiclass...classification 多类分类 意味着一个分类任务需要对多于两个类的数据进行分类。...比如，对一系列的橘子，苹果或者梨的图片进行分类。多类分类假设每一个样本有且仅有一个标签：一个水果可以被归类为苹果，也可以是梨，但不能同时被归类为两类。...固有的多类分类器: sklearn.linear_model.LogisticRegression (setting multi_class=”multinomial”) 1对多的多类分类器:...当存在结时（两个类具有同样的票数的时候）， 1对1分类器会选择总分类置信度最高的类，其中总分类置信度是由下层的二元分类器 计算出的成对置信等级累加而成。
如果收集标记的数据，则可以通过监督学习来解决所有这些二元问题。 ? 还可以设计更复杂的监督学习系统来解决非二进制分类任务： 多类分类：有两个以上的类，每个观测值都属于一个并且只有一个类。...这些迭代器对于图像目录包含每个类的一个子目录的多类分类非常方便。但是，在多标签分类的情况下，不可能拥有符合该结构的图像目录，因为一个观察可以同时属于多个类别。...使用TF.Hub，重新训练预训练模型的顶层以识别新数据集中的类变得很容易。TensorFlow Hub还可以分发没有顶层分类层的模型。这些可以用来轻松地进行转移学习。...这与在多类分类中使用softmax层（其中概率得分的总和）不同。输出等于1。 ?...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。
基于Tensorflow的Quick Draw图像分类 1、数据集介绍 2、Quick Draw图像分类 2.1 数据获取 2.2 设置环境 2.3 数据预处理 2.4 模型创建 2.5 模型训练和测试...2.6 模型保存、加载和重新测试 1、数据集介绍 Google的“Quick Draw”数据集是一个开源的数据集。...该数据集共有345个类别，共5000万张图片，所有这些图片都是由参与挑战的1500万名用户在20s或者更短的时间内绘制完成。 ...这里将在10个类别的100万张图片上进行学习，为了测试模型的辨别力，特意选择了一些比较相似的图像 2、Quick Draw图像分类 2.1 数据获取 从Google 下载数据，并将其保存至名为"data_files..."的空目录下面。
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于PaddlePaddle...实现声音分类 本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。...安装pydub 使用pip命令安装，如下： pip install pydub 训练分类模型 把音频转换成训练数据最重要的是使用了librosa，使用librosa可以很方便得到音频的梅尔频谱（Mel...训练数据，因为分类音频数据小而多，最好的方法就是把这些音频文件生成TFRecord，加快训练速度。...要注意class_dim参数的值，这个是类别的数量，要根据你数据集中的分类数量来修改。
欢迎大家来到图像分类专栏，本篇基于Pytorch完成一个多类别图像分类实战。 作者 | 郭冰洋 编辑 | 言有三 1 简介 ?...实现一个完整的图像分类任务，大致需要分为五个步骤： 1、选择开源框架 目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等； 2、构建并读取数据集 根据任务需求搜集相关图像搭建相应的数据集...Pytorch中封装了相应的数据读取的类函数，通过调用torch.utils.data.Datasets函数，则可以实现读取功能。 ?...总结 以上就是整个多类别图像分类实战的过程，由于时间限制，本次实战并没有对多个数据集进行训练，因此没有列出同一模型在不同数据集上的表现。...往期精选 【技术综述】你真的了解图像分类吗？ 【技术综述】多标签图像分类综述 【图像分类】分类专栏正式上线啦！初入CV、AI你需要一份指南针！
由于本项目既有涉及multi-class（多类分类），也有涉及multi-label（多标记分类）的部分，multi-class分类网上已经很多相关的文章了。...multi-class 和 multi-label的区别 multi-class是相对于binary二分类来说的，意思是需要分类的东西不止有两个类别，可能是3个类别取一个（如iris分类），或者是10个类别取一个...其实关于多标签学习的研究，已经有很多成果了。 主要解法是 * 不扩展基础分类器的本来算法，只通过转换原始问题来解决多标签问题。如BR， LP等。 * 扩展基础分类器的本来算法来适配多标签问题。...多标签分类项目结构 整个多标签分类的项目结构如下所示： ├── classify.py ├── dataset │ ├── black_jeans [344 entries │ ├── blue_dress...，原因主要是多标签分类的目标是将每个输出的标签作为一个独立的伯努利分布，并且希望单独惩罚每一个输出节点。
2018年10月4日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。...CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。...0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本：1.6 tensorboard版本：1.6 python版本：3.6 1.致谢声明 本文是作者学习《使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类...，如果使用CPU版tensorflow会花费大量时间。...读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。
2018年9月19日笔记 kaggle网站手写数字分类的比赛链接：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 注册账号后才能参加kaggle比赛，本文作者成绩前...image.png 2.配置环境 使用卷积神经网络模型要求有较高的机器配置，如果使用CPU版tensorflow会花费大量时间。...读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。...理解下面一段代码，请阅读本文作者的另外一篇文章《基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/a652f1cb95b4 import...warnings warnings.filterwarnings('ignore') import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist
概述 在计算机视觉领域，图像分类是非常重要的任务之一。近年来，深度学习的兴起极大提升了图像分类的精度和效率。...本文将介绍一种基于动态卷积网络（Dynamic Convolutional Networks）、多尺度特征融合网络（Multi-scale Feature Fusion Networks）和自适应损失函数...该模型能够处理多分类任务，并且提供了良好的可扩展性和轻量化设计，使其适用于多种不同的图像分类场景。...例如，在分类任务中，局部信息可能对小物体的识别更有帮助，而全局信息则适用于大物体的分类。...： 数据集简介 德国交通标志识别基准(GTSRB)包含43类交通标志，分为39,209个训练图像和12,630个测试图像。
挑战 这是一个多类图像分类问题，目标是将这些图像以更高的精度分类到正确的类别中。 先决条件 基本理解python、pytorch和分类问题。...添加我们自己的分类器层 现在要将下载的预训练模型用作我们自己的分类器，我们必须对其进行一些更改，因为我们要预测的类数可能与模型已训练的类数不同。...我们可以看到这个预训练模型是为对1000个类进行分类而设计的，但是我们只需要 6 类分类，所以稍微改变一下这个模型。...替换最后一层后的新模型： 我已经用我自己的分类器层替换了分类器层，因为我们可以看到有 6 个 out_features，这意味着 6 个输出，但在预训练模型中还有一些其他的数字，因为模型经过训练，可以对这些数量的类进行分类...通过继承基类为每个模型创建一个类，该类具有任何模型训练期间所需的所有有用函数。
挑战 这是一个多类图像分类问题。目的是将这些图像更准确地分类为正确的类别。 先决条件 基本了解python，pytorch和分类问题。...9.添加自己的分类器层 现在，要使用下载的预训练模型作为您自己的分类器，必须对其进行一些更改，因为要预测的类别数量可能与训练模型所依据的类别数量不同。...在这里选择了人们最常用的策略，那就是用自己的分类层替换模型的最后一层。 其他策略是您可以从最后一个删除一些图层，例如已经删除了最后三个图层并添加了自己的分类图层。...但是只需要6类分类，因此可以稍微更改此模型。...通过继承基类为每个模型创建一个类，该基类具有训练任何模型期间所需的所有有用功能。
卫星数据的一般问题： 卫星数据中的两个或更多要素类（例如，建造/贫瘠/采石场）可具有相似的光谱值，这使得该分类在过去的几十年中成为具有挑战性的任务。...由于使用标记数据来训练模型，因此这是一种受监督的ML方法。 多光谱训练数据及其相应的二进制构建层 将在Python中使用Google的Tensorflow库来构建神经网络（NN）。...，并且多光谱图像中的层数是相同的。...该模型将基于所有频带上的相应DN值来学习确定像素是否构建，因此，多光谱图像应具有以相同顺序堆叠的相同数量的特征（频带）。...使用具有14个节点和“ relu ”作为激活功能的一个隐藏层。最后一层包含两个节点，用于二进制构建类，具有' softmax '激活功能，适用于分类输出。
image.png 3.完整代码 此章给读者能够直接运行的完整代码，使读者有编程结果的感性认识。 如果下面一段代码运行成功，则说明安装tensorflow环境成功。...第1行代码定义形状为784*10的权重矩阵Weights； 第2行代码定义形状为1*10的偏置矩阵biases； 第3行代码定义先通过矩阵计算，再使用激活函数softmax得出的每个分类的预测概率predict_y...； 第4行代码定义损失函数loss，多分类问题使用交叉熵作为损失函数。...image.png 10.结论 1.这是本文作者写的第4篇关于tensorflow的文章，加深了对tensorflow框架的理解； 2.优化器必须使用GradientDescentOptimizer，...5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
CNN的搜狐新闻文本分类中有8个文件，如下图所示： ?...，即4个pickle文件； 从工程开发的角度考虑，本文作者在cnn_package.ipynb文件中封装了一个类TextClassification，对于样本数量在10万左右的分类任务较为适用。...认为编写类有困难，可以先阅读本文作者的另外一篇文章《基于tensorflow+CNN的新浪新闻文本分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/b1000d5345bb，这一篇文章的代码没有进行封装...2.分类模型的评估指标F1score为0.95左右，总体来说这个分类模型很优秀，能够投入实际应用。...3.本文进行了类的封装，小型中文文本分类项目经过数据处理得到内容列表content_list和标签列表label_list之后，即可直接使用类做模型训练和预测，并且得到详细的预测结果报告表。
RNN是recurrent neural network的简称，中文叫做循环神经网络。 文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。...0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本：1.6 tensorboard版本：1.6 python版本：3.6 1.致谢声明 本文是作者学习《使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类...读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度。...image.png 从上图的结果可以看出，家居类新闻分类效果较差。 11.报告表 下面一段代码能够成功运行的前提是已经运行第10章代码。...2.分类模型的评估指标F1score为0.89左右，总体来说这个分类模型比CNN模型效果差，而且训练时间更久； 3.本文为了节省读者的实验时间，设置sequence_length为150，迭代5000
，sklearn 鸢尾花数据集 二分类 这里用二元的交叉熵作为二分类的损失函数，激活函数为sigmoid layer0 = tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(...categorical_crossentropy：多类的对数损失,它是一个多分类损失函数，可以配合着softmax一起使用。...tf.keras.Sequential([layer0]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam') # 这里用二元的交叉熵作为二分类的损失函数...= 2 and y_data.shape[1] == 1: y_data = to_categorical(y_data) # 一维的分类转成多列 y_data...print("模型训练完成") if output1: model.save(output1) if __name__ == '__main__': # 二分类
代码地址：Github 转载请注明出处：Gaussic - 写干净的代码 基于CNN的文本分类问题已经有了一定的研究成果，CNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks...在网上也有了一些开源的实现，例如比较著名的dennybritz大牛的博客Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow基于早期TensorFlow...相比早起的底层代码，如今的实现更加简洁和优雅。 本章的目的是基于TensorFlow的API来重新实现一个在中文文本上的分类器。如果你觉得对你有些许帮助或者疑惑，欢迎star和交流。...; _read_vocab(): 读取上一步存储的词汇表，转换为{词：id}表示; _read_category(): 将分类目录固定，转换为{类别: id}表示; _file_to_ids(): 基于上面定义的函数...再接两个dense层分别做映射和分类。使用交叉熵损失函数，Adam优化器，并且计算准确率。这里有许多参数可调，大部分可以通过调整TCNNConfig类即可。
，即4个pickle文件； cnn_test.ipynb文件中有作者整理好的代码，思路清晰，易于理解； 从工程开发的角度考虑，本文作者在cnn_package.py文件中封装了一个类TextClassification...，对于样本数量在10万左右的分类任务较为适用。...1.理解cnn_test.ipynb文件推荐阅读《基于tensorflow+CNN的新浪新闻文本分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/b1000d5345bb 2.理解cnn_package.py...文件推荐阅读《基于tensorflow+CNN的垃圾邮件文本分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/f3ca7c75401b 6.总结 1.本文是作者第9个NLP小型项目，数据共有...2.本文是一个简单的例子，容易进行上手和实践，本文作者通过本文中代码的练习，完成了类的封装。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
